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dc.contributor.author
Spetale, Flavio Ezequiel

dc.contributor.author
Arce, Debora Pamela

dc.contributor.author
Krsticevic, Flavia Jorgelina

dc.contributor.author
Bulacio, Pilar
dc.contributor.author
Tapia, Elizabeth
dc.date.available
2019-11-14T18:24:52Z
dc.date.issued
2018-12
dc.identifier.citation
Spetale, Flavio Ezequiel; Arce, Debora Pamela; Krsticevic, Flavia Jorgelina; Bulacio, Pilar; Tapia, Elizabeth; Consistent prediction of GO protein localization; Nature Publishing Group; Scientific Reports; 8; 7557; 12-2018; 1-12
dc.identifier.issn
2045-2322
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/88913
dc.description.abstract
The GO-Cellular Component (GO-CC) ontology provides a controlled vocabulary for the consistent description of the subcellular compartments or macromolecular complexes where proteins may act. Current machine learning-based methods used for the automated GO-CC annotation of proteins suffer from the inconsistency of individual GO-CC term predictions. Here, we present FGGA-CC+, a class of hierarchical graph-based classifiers for the consistent GO-CC annotation of protein coding genes at the subcellular compartment or macromolecular complex levels. Aiming to boost the accuracy of GO-CC predictions, we make use of the protein localization knowledge in the GO-Biological Process (GO-BP) annotations to boost the accuracy of GO-CC prediction. As a result, FGGA-CC+ classifiers are built from annotation data in both the GO-CC and GO-BP ontologies. Due to their graph-based design, FGGA-CC+ classifiers are fully interpretable and their predictions amenable to expert analysis. Promising results on protein annotation data from five model organisms were obtained. Additionally, successful validation results in the annotation of a challenging subset of tandem duplicated genes in the tomato non-model organism were accomplished. Overall, these results suggest that FGGA-CC+ classifiers can indeed be useful for satisfying the huge demand of GO-CC annotation arising from ubiquitous high throughout sequencing and proteomic projects.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Nature Publishing Group

dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
NC
dc.subject.classification
Ciencias de la Información y Bioinformática

dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información

dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS

dc.title
Consistent prediction of GO protein localization
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2019-10-17T14:55:55Z
dc.journal.volume
8
dc.journal.number
7557
dc.journal.pagination
1-12
dc.journal.pais
Reino Unido

dc.description.fil
Fil: Spetale, Flavio Ezequiel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentina
dc.description.fil
Fil: Arce, Debora Pamela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; Argentina
dc.description.fil
Fil: Krsticevic, Flavia Jorgelina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Nicolás; Argentina
dc.description.fil
Fil: Bulacio, Pilar. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Nicolás; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentina
dc.description.fil
Fil: Tapia, Elizabeth. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentina
dc.journal.title
Scientific Reports
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.nature.com/articles/s41598-018-26041-z
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1038/s41598-018-26041-z
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